针对网上很多类似的代码，其实都不能跟正常运行的，我把bug修复了

这是一个用OPENCV编的支持向量机程序，很有用的，大家可以下来看看。

自述文件 - A-KAZE 功能 该库是 AKAZE 特征检测器和描述符算法的实现，其中删除了 OpenCV 依赖项。 这允许更灵活地使用 AKAZE 功能，而无需依赖 OpenCV。 此库的唯一依赖项是特征矩阵库。 我们努力使代码与原始实现保持相对一致，以便更容易跟踪和比较。 主要区别在于： 一切都在命名空间 libAKAZE 中 关键点和描述符是最小的自定义结构，而不是 OpenCV 的结构 图像保存在具有浮点像素的行主特征矩阵中 线程数可以在运行时设置 在我的实验中，这个实现比 OpenCV 实现慢了不到 1.5 倍。 这是因为 OpenCV 有许多用于图像处理的手写 SIMD 优化。 但是，此实现确实提供了与 OpenCV 相同的关键点和描述符（误差在 0.1% 以内）。 注意：如果您有关于如何提高性能（即图像卷积和图像半采样）的建议，请给我发电子邮件或提出请求！ 我还要感

主要介绍了opencv 实现特定颜色线条提取与定位操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

iterative_closest_point_2d 受启发 #usage像这样打电话， ret = icp ( d1 , d2 ) 。 d1, d2是2d点的numpy数组。 返回值ret是具有2行3列的转换矩阵。 icp估算旋转，移动，缩放（分别x和y）转换。

opencv3.4.7 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。 OpenCV 使用 C/C++ 开发，同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。如果你不了解 C/C++，请阅读《C语言教程》和《C++教程》。 OpenCV 是跨平台的，可以在 Windows、Linux、Mac OS、Android、iOS 等操作系统上运行。

PDF高清带书签，清华大学出版社。 Gary Bradski Adrian Kaehler 著 于仕琪 刘瑞祯 译 版次：2009年10月第1版

毕业设计基于Opencv的车牌识别系统 版本：python3.7.3，opencv4.0.0.21，numpy1.16.2，tkinter和PIL5.4.1. 大概演示 由于样本数据来自网络，因此识别率只是看看而已。但清楚的图片还是可以识别出来的 def close_window(): print("destroy") if surface.thread_run: surface.thread_run = False surface.thread.join(2.0) win.destroy() if __name__ == '__main__': win = tk.Tk() surface = Surface(win) # close,退出输出destroy win.protocol('WM_DELETE_WINDOW', close_window) # 进入消息循环 win.mainloop()

基于opencv的张正友畸变矫正，里面有28张棋盘图，程序可行。

这是基于opencv的计算机视觉技术书中的一个程序实例，本人觉得很不错，学习三维立体重建的朋友们可以看看啊